龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
申请/专利权人：杜比实验室特许公司
申请日：2022-11-08
公开（公告）日：2024-06-18
公开（公告）号：CN118215961A
主分类号：G10L21/0232
分类号：G10L21/0232;G10L15/16
优先权：["20211215 US 63/289,846","20220513 US 63/364,661","20211109 CN PCT/CN2021/129573"]
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.18#公开
摘要：提供了一种用于对音频信号执行去噪的方法。在一些实施方式中，方法涉及确定调节要应用的语音保留的程度的激进性控制参数值。在一些实施方式中，方法涉及获得训练样本的训练集，训练样本具有有噪声音频信号和目标去噪掩码。在一些实施方式中，方法涉及训练机器学习模型，其中，经训练的机器学习模型可用于将有噪声测试音频信号作为输入，并生成对应的去噪测试音频信号，并且其中，激进性控制参数值被用于以下各项：1生成包括在训练集中的有噪声音频信号的频域表示；2修改目标去噪掩码；3确定机器学习模型的架构；或4确定机器学习模型的训练期间的损失。
主权项：1.一种对音频信号执行去噪的方法，包括：由控制系统确定激进性控制参数值，所述激进性控制参数值调节在对音频信号进行去噪时要应用的语音保留的程度；由所述控制系统获得训练样本的训练集，所述训练集中的训练样本具有有噪声音频信号和目标去噪掩码；以及由所述控制系统通过以下操作训练机器学习模型：a生成与所述训练样本相对应的所述有噪声音频信号的频域表示，b将所述有噪声音频信号的所述频域表示提供给所述机器学习模型，c基于所述机器学习模型的输出生成预测去噪掩码，d确定表示所述预测去噪掩码相对于与所述训练样本相对应的所述目标去噪掩码的误差的损失，e更新与所述机器学习模型相关联的权重，以及f重复a至e，直到达到停止标准为止，其中，经训练的机器学习模型能够用于将有噪声测试音频信号作为输入，并生成对应的去噪测试音频信号，并且其中，所述激进性控制参数值被用于以下各项中的至少一项：1生成在所述训练集中包括的所述有噪声音频信号的频域表示；2修改在所述训练集中包括的所述目标去噪掩码；3在训练所述机器学习模型之前确定所述机器学习模型的架构；或4确定所述损失。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杜比实验室特许公司 对语音增强中的语音保留的控制
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号